基于云计算的多机器人目标智能跟随控制研究

随着信息智能化的快速发展,机器人在工作过程中面临着大量的数据计算、存储与调度等问题,结合多机器人协同工作,提出了基于云计算的多机器人目标智能跟随控制方法.通过人机载距传感器对多机器人以及跟踪目标进行定位,建立二维坐标系的局部地图.以目标的运动状态为基础,对其运动方向和速度进行预测,为每个机器人创建独自的跟踪器来预估目标的跟随状态,将最大近似概率和对应的测量数据、跟踪轨迹进行关联,直到所有的测量数据或跟踪轨迹全部关联完毕.采用松散耦合架构的设计方法对云服务平台的基础层进行设计,为了降低云服务系统的复杂性以及耗时性,采用容器批量部署方式的微服务体系,将各个小服务的代码与环境进行隔离.实验结果表明,所提方法不仅实现了多机器人对目标的良好跟踪,还可以通过云操作系统进行任务分配,稳定高效地完成目标智能跟踪与相互协作.     

新一代数字化校园与VOIP

本文就VOIP在新一代数字化校园通信中的特征和优势做一探讨。     

基于seq2seq模型的室内WLAN定位方法

基于WLAN(wireless local area network)的定位在智能家居、室内导航、个性化服务等应用中扮演着重要的角色。研究了基于序列到序列seq2seq模型的室内WLAN定位方法。该方法基于在自然语言处理中广泛应用的seq2seq神经网络模型,通过样本数据学习信号指纹空间中的时间序列和坐标空间中的时间序列的关系。经过滤波等预处理后,再进行样本增强,并设计合理的输入输出及代价函数,本方法能够实现更高精度定位。实测的数据表明,提出的方法相比于其他几种基于神经网络的定位方法,度量学习RFSM方法、去噪自编码器DAE方法、f-RNN方法,平均定位精度分别提高了23%、11%和20%。     

大数据技术对高校计算机教育的影响及应对策略

大数据技术的广泛应用,正在深刻改变着高校计算机教育的生态环境。个性化教学通过对学生学习数据的实时分析,可以实现教学内容和方法的个性化,更好地满足学生的学习需求。通过加强实时评估与反馈机制,教师可以实时获取学生的学习数据,使教学更具针对性。但目前,还存在课程内容更新缓慢、学生实践能力不足等问题。为应对这些问题,文中提出了动态调整课程内容、增加实践平台和教师培训等应对策略。     

基于块采样的交通运输低碳化能力查定仿真

在交通运输低碳化能力查定中,针对传统方法查定指标获取不清晰且查定全面性较低问题,提出基于块采样的交通运输低碳化能力查定方法.分析交通运输低碳化能力维度,获取交通运输低碳化能力维度数据,获取查定指标,建立交通运输低碳化能力查定模型.引入空间-时间、总量-时间维度,实现交通运输低碳化能力查定.实验结果证明所提方法在各个能力...     

数据挖掘技术及其在高等学校教学中的应用

数据挖掘技术目前在商业、金融业等方面都得到了广泛的应用,而在教育领域应用较少。本文通过对数据挖掘在高校教学中的应用分析,认为数据挖掘技术可以帮助教学人员合理安排教学工作,协助辅导员对学生的管理,对提高学校的教学管理水平起到指导作用。     

信息技术在高校教学中的现状与展望

文章分析了当前信息技术对传统高校教学的影响,阐述了目前发展的趋势和问题,对未来发展进行探讨。